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广州插屏广告流量变现诚信经营诚信企业推荐「蒂烨大数据」

发布时间:2021-11-11 14:01:40        










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例如我们定义:7天内不***,并且资产低于30%即是部分损失,已经达到了预警触发的程度。

对时间长度的判断要结合产品和用户特性进行具体的数据分析,我们可以从友盟或其他埋地平台看到用户平均登陆的频率、每次浏览次数、以及***收回次数(尤其是到期和***行为)来看。

对流失行为的征兆分析,是提前识别流失用户的前提,这里我把流失的用户按照部分流失和全部流失(分别以金额和时间两个维度),并划分用户等级,进行精细化运营。

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早期预警机制的建立,主要是为了防止用户持续流失,根据已经流失用户的行为征兆,建立完善的标签系统(每日更新),及时发现圈出流失风险的用户,进行触发(如大额前自动 push活动小优惠等)。

介入引导,即在确定有风险的用户后进行及时干预;根据用户的特点和流失原因,有针对性地进行干预,常见的干预方法有:短信触达、优惠引导、活动奖励等,让用户及时再次使用产品,而不是直接流失;现在,各大产品的流失原因进行有针对性的干预。




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4)若按音乐类型划分,过去一个月内,在云音乐站中被收听次数多的音乐类型,依次为:国语歌曲、民谣、摇滚、Hip-pop、后摇、轻音乐、电音。

为找出留存率出现波动的原因,并进一步提高新用户整体的新用户留存率,您需要做一些分析。

请按顺序回答——

1.结合以上背景资料,为了找出云音乐存留率波动的原因,作为运营方,您认为您对 RO或 PM有什么数据要求?给出一个特定的数据字段,并解释为什么需要这个数据;

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A:根据用户使用频率不同,网易云音乐需要着重于第二天保存数据;从表格中我们可以看到,第二天留存数据低的是25%,高的可达到53%;对于这两个数据的对比,我们可以得出一些非常有趣的结论;

一般情况下,数据字段可以从两个维度开始,一种是用户的基本信息,比如两天内用户的年龄、性别、来源渠道对比;另一种是用户行为数据,“发现”标签中各个模块的使用人数以及使用时间长;更加关注“每日推荐”这个模块的使用人数;

2.在获得这些数据之后,你如何分析和比较这些数据,以找出问题的根本原因或者能提高留存率的线索?请您详细地分析您的想法;




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例如知乎每周的精选,打车单,相对比较重要的信息,或者形式比较丰富的内容都可以通过邮件来完成。实际上,每一次提醒都是与用户互动,互动一次就能帮助用户唤起以前使用产品时的感觉。

假如 APP下i载后没有想到任何方式去通知用户,肯定留存率会很低。这个也是很多人对小程序大的期望和担忧,到底会不会出通知功能,可以主动发送消息。

发出通知时要注意以下几点:

比起不到提醒,有提醒就好多了。具有提醒就会有留存率提高;

提示文字与场景结合。以免引起用户反感,如下大雨时,收到滴滴推送说大暴雨,送你五折券,这个很暖和。若令用户反感,要么屏蔽通知,要么卸载,这是很大的损失;

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对不同的用户要有精细的操作。每个用户都有不同的偏好,在不同的属性下,他们想得到的信息也会有所不同。例如深圳不想从北京得到通知;

持续关注数据和反馈,不断优化文案时机。对每一项运营来说,如果要做这件事,一定要经历一个过程,对用户了解和理解不够,用户写什么样的文案反馈好,这要做一定的调整和反馈。




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